PENERAPAN BIVARIATE GENERALIZED POISSON REGRESSION (BGPR) (Studi Kasus Jumlah Kematian Bayi dan Kematian Ibu di Provinsi Jawa Timur tahun 2013)

Abstract

Regresi Poisson merupakan metode regresi yang digunakan untuk menganalisis  variabel respon berupa data diskrit. Asumsi yang harus dipenuhi yaitu rata-rata dan ragam dari variabel respon harus sama. Apabila asumsi tidak terpenuhi akan menghasilkan kesimpulan yang tidak valid. Pelanggaran asumsi terjadi jika nilai ragam lebih besar daripada nilai rata-rata disebut overdispersi sedangkan nilai ragam kurang dari nilai rata-rata disebut underdispersi. Dalam penelitian ini data yang digunakan adalah data kematian bayi dan kematian ibu di Provinsi Jawa Timur tahun 2013. Tujuan untuk mengetahui faktor yang berpengaruh terhadap jumlah kematian bayi dan jumlah kematian ibu melalui pendekatan BGPR (BGPR). Pendugaan parameter BGPR menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) dan pengujian hipotesis menggunakan metode Maximum Likelihood Ratio Test (MLRT). Penerapan model  BGPR terbentuk variabel prediktor yang memberikan pengaruh signifikan terhadap jumlah kasus kematian bayi adalah adalah variabel persentase persalinan oleh tenaga kesehatan, persentase ibu hamil mendapatkan tablet Fe3, persentase wanita kawin dengan umur perkawinan pertama dibawah usia 17 tahun dan persentase ibu hamil melaksanakan program K4.  Sedangkan  model  BGPR  terbentuk variabel prediktor yang memberikan pengaruh signifikan terhadap jumlah kasus kematian ibu adalah variabel persentase komplikasi kebidanan yang ditangani dan persentase wanita kawin dengan umur perkawinan pertama dibawah usia 17 tahun.